聂雷 郭忠兴 钟国辉 吕介民
摘要:针对当前突出的“土地财政”问题,文章利用1998-2012年省际面板数据,构建面板数据模型,实证分析了转型期我国土地出让收入和价格是否由财政分权和经济目标考核的共同影响。结果表明,在财政分权下,地方政府通过出让更多的土地来获得收支平衡,导致出让收入增加和价格快速上涨;在经济目标考核下,地方政府会采取工业和商业混合发展模式,工业上采取协议方式低价出让土地与商业上采取“招拍挂”方式高价出让土地,两者之间差距逐渐扩大。此外,实证结果还表明房价和地区市场开放度也是影响土地出让收入的重要因素。基于此,文章最后提出了几点政策建议。
关键词:土地出让收入;财政分权;经济考核;面板数据
中图分类号:F301. 文献标识码:A 文章编号:
一、引言
自1994年分税制改革以来,中国逐步形成了“财权上移、事权下移”的局面;另外,由于中国土地产权二元结构制度,形成了以地谋发展的中国特色经济模式[1] ,导致土地财政成为地方政府财政收入①的重要支柱。针对土地财政,一方面,带来了中国经济的高速发展,弥补了地方政府的财政缺口,加速了我国城市化发展进程;另一方面,以地谋发展,也引起了一系列问题如地方政府官员腐败、土地资源利用代际不公平、房地产泡沫、地方政府债务危机等。因此,越来越多的学者提议地方政府应该摈弃“土地财政”的发展模式,而应建立长期有效的税收模式来代替不可持续的土地出让收入。诚然,土地是公认的稀缺资源,地方政府也深知 “土地财政”的不可持续性,但是近几年来“土地财政”反而愈演愈烈,特别是在东部某些城市和地区,土地出让收入达到了财政收入的70%以上。因此,在某些土地财政依赖严重地区,一旦缺少这笔财政收入,地方政府可能面临财政缺口或者债务危机。事实上,政府出让土地有双重的政策目标,一是通过招标、拍卖、挂牌等出让方式获得巨额的财政收入;二是以行政划拨、协议出让的方式招商引资,带动产业发展、促进经济增长。这就使得地方政府通过土地出让不仅解决了由于财政分权导致的财政入不敷出的局面,还实现了上级的经济考核指标。而这种基于多重利益驱使下的政治行为最终导致了土地出让收入的增加和出让价格的上涨。
现有文献对土地出让的研究,主要集中于以下三个方面:一是研究土地出让与经济增长的关系(张昕[2],2011;岑树田等[3] ,2013);二是研究土地出让与房地产价格的关系(况伟大和李涛[4] ,2012);三是研究土地出让与财政分权的关系(袁一方和王佳杰[5] ,2013;薛慧光等[6] ,2013)。本文主要侧重于第三个方面。到目前为止,已有学者对财政制度与土地出让的关系展开过研究,主要体现在土地出让收入和价格上。在收入方面,朱丽娜和石晓平[7] (2010)从制度改革视角下分析了土地出让行为,研究结果表明国家政策对地方土地出让收入有较大影响,“土地财政”现象在低一级地方政府财政收入中更为明显。龚丽贞[8] (2011)分析了土地出让收入的影响因素,发现财政分权、经济发展水平和市场化水平都会影响地区的土地出让收入。窦欣和杨金亮[9] (2013)发现财政体制和现行土地制度促进了土地出让金规模的扩大,而政治体制因素对土地出让金收入的影响不显著。在价格方面,刘洪彬和王秋兵[10] (2011)构建特征价格模型研究了地理位置、邻里特征、交通医院等因素对土地出让价格的影响。薛白[11](2011)发现地方政府的财政约束使其倾向于缩小工业用地与其他类型土地的价格剪刀差,而地方政府竞争行为使其倾向于扩大工业用地与其他类型土地的价格剪刀差。另外,地方官员唯GDP考核制度诱致官员注重任期内的财政收入和经济建设,而非长期的经济可持续发展[12]。李学文和卢新涛[13](2012)实证得出我国协议出让土地价格是上升的,但是跟“招拍挂”方式出让价格偏离增大,后者受到前者的影响。
基于上述文献梳理,尽管部分学者研究了土地出让收入或出让价格的影响因素,但是存在以下几点不足。(1)多数文献只考虑了财政分权这一制度因素,即使考虑了政治制度因素,在二者的指标选择上,均不够准确;其次在经济目标指标选择上,袁一方和王佳杰[5](2013)用非保障性住房销售面积占所有房屋销售面积的标准反映经济增长,薛慧光等[6](2013)用人均FDI作为地方政府竞争的变量,这些也较为不妥。(2)部分文献指出在地方政府激烈的招商引资竞争中,频繁出现“零地价”、“负地价”的工业用地价格,然而根据本文对数据的初步分析,发现即使是协议出让的土地价格,其趋势也是上升的。只是由于存在财政和政治双重约束,工业用地出让价格与商业和住宅用地出让价格偏差会增大,因此本文在分析出让价格上,使用相对价格指标。(3)现有文献对区域差异分析均根据地理位置将我国31个省市区分为东中西部地区讨论,但是不同财政依赖度的地区其土地出让收入往往不同,财政依赖度越强的地区,由于其需要更多的资金支持使得出让收入与出让价格更高;另外,土地财政作为政府增加投资、促进经济发展的主要资金来源,也会使得经济水平发达地区形成土地出让收入与出让价格更高的现象。本文主要弥补以上三点不足,将从不同土地财政依赖度和不同经济发展水平的地区分类研究我国土地出让收入和价格的演变规律。
二 我国土地出让收入的现状分析
本文主要考察我国1998年以来土地出让的演变规律。为此,首先通过描述性统计来初步判断我国土地出让收入、价格,并比较不同土地财政依赖度和不同经济发展水平地区的土地出让收入和价格有何差异。对于土地出让收入与出让价格,一般采用土地出让收入(价款)和土地出让收入与土地出让面积的比值来表示。尽管我国有历年的土地出让收入和土地出让面积两个指标数据,但是2002 年国土资源部通过了《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》,并于当年7月1日起施行,《规定》中指出所有经营性开发的项目用地都必须通过招标、拍卖或挂牌方式进行公开交易。这就使得土地出让从2003年开始不仅含有之前的协议出让模式,还有招标、拍卖、挂牌新的出让模式(简称为“招拍挂”模式),并且比重迅速扩大。因此,对于土地出让,有必要区分两种不同模式。
图1全国土地出让收入与价格变化趋势
从图1左图可以看出,自1998年开始,我国土地出让收入逐年增加,在2012年土地出让收入达到28041亿元,并且在2003年后和2008年后增长更快。2003年之后的增长主要是由于土地出让从原先的协议出让模式转变到协议出让与“招拍挂”出让模式并存,“招拍挂”模式大大增加了土地出让收入;2008年之后的增长主要是受金融危机爆发后国家采取的“四万亿”投资政策的影响,导致地方政府通过出让土地收入来获得大量投资资金。长期而言,土地出让收入的持续增长,一方面不断推进了城市化发展,城市对建设用地的刚性需求增加;另一方面是随着经济的发展,城市基础设施建设和公共服务水平逐步提高,推动城市地价和出让收入逐步上涨。另外,对比协议出让和“招拍挂”出让,二者相差较大,“招拍挂”方式成为土地出让总收入的主要途径。图1右图显示,除了2012年外,土地出让价格持续上升,且在2005年之后上升较快。分不同出让方式看,通过“招拍挂”方式出让的土地价格起点比协议方式出让价格高很多;另外,全国土地出让价格与“招拍挂”方式出让价格较为接近。
为比较不同地区土地出让收入和出让价格是否存在显著差异,有必要将地区进行划分。对于我国地区的划分,目前多数文献采用国家统计局的东中西部省际划分标准,尽管这有一定的科学性,但是应用于本文存在一定的缺陷。根据前文所述,不同财政依赖度的地区其土地出让收入往往不同,财政依赖度越强的地区,由于其需要更多的资金支持使得出让收入可能更多,价格也可能更高;此外,土地财政作为政府增加投资、促进经济发展的主要资金来源,也会使得经济更高水平的地区,土地出让收入和价格更高,而并非东部地区财政依赖度和经济发展水平完全比中西部高,部分中西部省份也存在比东部更高的情况。为此下文分不同土地财政依赖度和不同经济发展水平的地区进行分析。其中,土地财政依赖度用土地出让收入与地方财政预算内收入的比值进行衡量,地区经济发展水平用人均GDP衡量②。为节省篇幅,这里只显示出让总收入和总价格。
图2财政依赖不同地区土地出让收入与价格变化趋势
图2左图可以看出,不同依赖度的地区土地出让收入有相同的趋势,即在2003年后开始增长,2008年有所调整,之后又迅速增长,直到2011年,2012年均有所下降。另外,依赖度更强的地区其土地出让收入越高,并且依赖度严重的地区基本上是依赖度一般地区的2倍。从右图可以看出,依赖度严重地区和一般地区的出让价格较为接近,均远远高于依赖度较轻地区;另外,对于财政依赖度严重的地区,其土地出让收入和出让价格存在较为相似的趋势。
图3人均GDP不同地区土地出让收入与价格变化趋势
从2003年开始,三个不同地区的土地出让收入均开始呈现增长趋势,但是高人均GDP地区增长更快,特别是2008年后,高人均GDP地区要比低人均GDP地区的土地出让收入增长更为迅速,不过2012年高人均GDP地区的出让收入去2011年有所降低,而中等人均GDP和低人均GDP地区则与2011年基本持平;另外,中等人均GDP和低人均GDP地区的土地出让收入差距不大。从右图看出,在2007年以前,不同人均GDP地区的土地出让价格水平相差不大,从2007年开始,高人均GDP地区的出让价格与中低GDP地区的差距逐渐扩大。
三 构建计量模型
为研究我国近十多年来土地出让收入和价格是否受到财政分权和经济目标考核双重因素的影响,本文采用面板数据模型进行实证分析。根据上文分析,提出两点假设:①在财政分权下,地方政府支出比例越大,可能促使地方政府通过出让更多的土地来获得财政收入,因此不仅出让收入会增加,出让价格也会上涨;②在经济目标考核制度下,地方政府为实现自己的政治目的,会采取工业和商业两种发展手段,在工业上,一般会通过协议方式出让土地,在商业上,一般会通过“招拍挂”方式出让土地,导致协议出让的土地价格与“招拍挂”出让的土地价格差距扩大。下文将验证这两个假设是否成立。
(一)模型和估计方法
为了验证上述假设,本文构建以下两个计量模型:
(1)
(2)
式(1)中, 是第 个省 年的土地出让收入, 是衡量地方财政分权的变量, 是衡量地方经济目标考核的变量, 为其余控制变量, 代表个体效应, 表示时间效应, 表示残差。在式(2)中, 表示第 个省 年的协议出让的土地价格与“招拍挂”出让的土地价格之比。根据前文假设,如果假设①成立,在式(1)中,变量系数 和 应显著大于0;如果假设②成立,在式(2)中,变量系数 应显著小于0。
(二) 变量选取
土地出让收入( ):采用每年每个省的土地出让价款,包括协议和“招拍挂”出让收入的总和。
土地出让价格( ):本文认为地方政府通过协议和“招拍挂”两种方式出让的土地价格都是呈上升趋势的,但是通过“招拍挂”方式的土地出让价格上升速度高于协议出让,因此本文用二者价格之比进行衡量③。
财政分权( ):从已有文献来看,对于财政分权有多种衡量方法,如龚丽贞[8] (2011)用各省的人均地方本级财政收入占人均财政总收入(人均地方本级财政收入与人均中央本级财政收入的和)的比例来衡量财政分权的程度,薛慧光等[6] (2013)用下一级政府预算内财政支出与上一级政府预算内财政支出之比进行衡量。财政分权指标的衡量方式,应该结合研究问题而定,财政分权对土地出让的影响最终是通过财政支出来表征的[14] 。因此,借鉴已有研究成果[15] ,采用财政支出方向的财政分权指标,即:
该指标控制了政府财政收入与人口收入之间的正向关系,且消除了中央对地方的转移支付的影响。该指标表明当人均地方财政支出增加时,财政分权强度越强(系数越大),相反,当人均地方财政支出降低时,财政分权强度越弱(系数越小)。
经济目标( ):采用实际GDP增长率衡量,原因在于上级政府对下级政府的政治考核中,一般以地方生产总值(GDP)的增长率作为主要指标。
对于控制变量,本文主要选取房价水平和市场开放度两个指标。地方房价水平( ):地方土地出让中较高的比例用于商业服务业,而商业服务业中大部分用于房地产开发投资,因为一方面房地产开发的附加价值高,形成了地方政府的财政收入主要来源,另一方面,最近几年来房地产价格的快速上升也使得地方政府和房地产商非常热衷于将土地转变为房地产用地。所以,理论上房价上涨会引起土地出让收入与出让价格的升高。房价水平用商品房销售额与销售面积之比表示。市场开放度( ):理论上市场开放度越高的地区,其本地投资建设和外来投资办厂的企业越多,因此地方政府就需要出让更多的土地来满足工业和商业需求,这会使得土地出让收入和价格升高。对于市场开放度的衡量,现有文献较多使用樊刚等学者(2009)编制的中国市场化水平指数,但是该指数只更新到2008年,由于所牵涉的指标较多,很难更新到2012年。本文采用各个地区的实际利用外资水平代理省际市场开放度,历年《中国统计年鉴》统计了以美元为单位的实际利用外资额,本文用汇率将其转换为人民币计量单位。
表1列出了1998-2012年期间各个变量的统计描述。就均值而言,平均每个地区每年的土地出让收入为340.62亿元,协议出让土地与“招拍挂”出让土地的价格之比为0.4,财政收入系数为-2.25,说明人均地方财政净支出是人均中央财政净支出的2.25倍。再观察GDP增长率,显示地方在此期间的平均增长率为11.61%。全国平均房价为3105.7元,而实际利用外资水平为249.29亿元。
(三) 数据来源与说明
土地出让收入、土地出让面积等数据来源于《中国国土资源统计年鉴》(1999-2013);
房地产价格、实际利用外资、汇率、人口GDP、地方财政支出、中央财政支出等数据来源于《中国统计年鉴》(1999-2013)。
四、实证检验
(一)土地出让收入
为消除因变量数量级可能导致存在异方差问题,对绝对数变量进行对数化处理。表2显示了土地出让收入作为因变量时的模型选择和估计结果,模型(1)、模型(2)、模型(3)、模型(4)、模型(5)分别代表全国样本、财政依赖度严重区域样本、财政依赖度不严重区域样本、经济发展水平发达区域样本(高人均GDP地区)、经济发展水平一般区域样本(中、低人均GDP地区)。下同。
由表2可以看出,所有模型对应的F检验的p值都是小于0.05,应该选择固定效应或随机效应模型。再由Hausman检验结果可知,由于p值都是小于0.05,因此选择固定效应模型。
3)各列结果即为模型选择下的估计结果
就全国总体样本而言,四个自变量在不同显著性概率水平下均显著,并且系数均大于0,说明财政分权、经济目标、房地产价格和地区市场开放度均对地区土地出让收入有显著的正向影响,从而验证了假设①的成立( 和 变量系数显著大于0)。就土地财政依赖度不同而言,在财政依赖度严重地区,财政分权系数不显著,表明假设①在该地区没有成立。而在财政依赖度不严重(即一般和较轻)的地区,四个变量系数在不同显著性概率水平下均显著为正,验证了假设①成立。说明了在财政依赖严重地区,财政分权对地方政府出让土地的激励作用已经发挥到极致;而对于财政依赖不严重地区,财政分权对地方政府出让土地的激励作用还有上升的空间。就经济发展水平差异而言,在高人均GDP地区,四个变量系数在不同显著性水平下均显著,验证了假设①成立。而在中、低人均GDP地区,财政分权系数不显著,这表明在该地区假设①并没有成立。
(二)土地出让价格
表3报告了不同出让方式的土地价格比值作为因变量时的模型选择和估计结果,所有模型F检验的p值都是小于0.05,应该选择固定效应或者随机效应模型。再由Hausman检验结果可知,模型(1)、模型(2)、模型(4)对应的p值都是小于0.05,故应选择固定效应模型;模型(3)、模型(5)对应的p值大于0.05,应该选择随机效应模型。
3)各列结果即为模型选择下的估计结果。
就全国总体样本而言,只有财政分权和经济目标(经济增长率)两个变量在不同显著性概率水平下显著,并且经济目标系数为负,这验证了假设②是成立的( 变量系数显著小于0)。就土地财政依赖度不同而言,在财政依赖度严重的地区,只有财政分权和经济目标两个变量在不同显著性概率水平下显著,验证了假设②是成立的。而在财政依赖度不严重地区,四个变量的系数均不显著,说明假设②在财政依赖度不严重地区不成立。就经济发展水平差异而言,在高人均GDP的地区,除了市场开放度变量系数不显著外,其余变量系数均显著,财政分权和经济目标变量系数小于0,说明假设②高人均GDP地区不成立。而在中、低人均GDP地区,经济目标变量系数显著小于0,验证了假设②成立。说明在经济目标考核制度下,经济发展水平越低的地区,地方政府通过土地出让来促进经济发展的意愿更强。
(3)结果分析
从实证结果可以看出,本文提出的假设①和假设②在转型期的中国是存在的,一方面,在财政分权下,原先的财政收支地方包干制被“分税制”取代;另一方面,随着改革开放进程的加快,地方财政在工业化道路和城市化推进过程中都需要大量投资资金,用于招商引资、公共基础服务设施建设等,因此这两个方面的叠加使得地方政府财政缺口逐渐增大。而2002年国土资源部发布的《规定》使得财政“饥饿”的地方政府看到了曙光,2002年后,通过“招拍挂”方式出让的土地快速增加,远远超过了协议出让的土地收入和价格。这与本文的实证结论是一致的,地方政府通过出让土地能获得减缓地方财政收支不平衡和达到经济考核目标的“一举两得”效果。土地出让不仅仅会通过财政关系影响地方经济增长,同时地方财政行为和经济指标也会反过来影响土地出让的收入和价格,这一现象在东部沿海省份中是非常典型的。例如土地财政依赖度第一,人均GDP位列第三的浙江省这几年通过“招拍挂”方式出让了大批土地,不仅仅推高了房价快速上升,也推进了地方经济增长。之后,随着城镇服务设施的改进,产业、人口的集聚,以及浙江省国土面积较小的特点,地价也快速上升,而往往地方政府收入越小,经济增长越快[17] 。在产业转型地区,通过协议出让的土地比重将逐渐减少,导致未来土地出让价格进一步上升。
六 结论与建议
本文利用我国省际面板数据,研究了转型期我国土地出让收入和价格是否由财政分权和经济目标考核的共同影响。通过分析发现,在财政分权下和经济目标考核制度下,地方政府通过出让更多的土地来获得财政收支平衡,导致土地出让收入扩大、价格上涨,并且通过“招拍挂”方式出让的土地在收入比重和价格上都会远远高于协议出让方式。在财政依赖度强和经济发展水平高的地区这一现象更为严重。基于此,本文提出以下几点建议:一是深化税收制度改革,增加地方财政稳定性收入。针对财政分权导致的土地出让收入增加,地方政府应该逐渐从依靠不可持续的土地出让转变到依靠税收代替。例如可以通过开征房产税、遗产税来增加地方发财政收入,从而逐渐减少土地财政的依赖度。二是进一步改革官员考核制度。针对由政治经济考核导致的土地出让收入扩大,中央应该逐渐取消这一考核方式,不再以“GDP”论英雄。如可以从社会福利、居民生活质量、生态环境、教育等民生问题出发,通过综合指标对地方官员的政绩进行考核。三是进一步完善土地征收制度。经营性用地和农村土地应采用市场机制解决,经营用地者与供地者(农村集体)通过直接谈判等方式进行交易,政府只保留土地用途和规划管制,促进土地价格由市场决定。这能减少政府滥用土地征收权力。
注释:
①土地出让收入属于预算外收入,文中财政收入是预算内收入,不包括土地出让收入。
②对于具体的划分标准,本文首先计算各省份1998-2012年的年平均土地财政依赖度和年平均人均GDP,然后对于土地财政依赖度,分大于40%,20%-40%,小于20%三个等级,对于人均GDP,分大于3000美元(按6.5汇率换算人民币19500元),2000-3000美元,2000美元(按6.5汇率换算人民币13000元)以下三个等级,最终得到31个省市区的划分结果。按土地财政依赖度划分标准,依赖度严重地区:浙江、江苏、安徽、天津、福建、四川、重庆、辽宁、山东、江西、湖北共11个省;依赖度一般地区:海南、河北、北京、湖南、宁夏、广西、吉林、云南、河南、陕西、上海、贵州、广东共13个省;依赖度较轻地区:甘肃、内蒙古、黑龙江、山西、西藏、青海、新疆共7个省。按人均GDP划分标准,高人均GDP地区:上海、北京、天津、浙江、江苏、广东、辽宁、内蒙古、山东、福建共10个省;中等人均GDP地区:吉林、河北、黑龙江、重庆、湖北、新疆、山西、陕西、宁夏、海南、河南、湖南、青海共13个省;低人均GDP地区:江西、四川、安徽、广西、西藏、云南、甘肃、贵州共8个省。
③由于《中国国土资源统计年鉴》从2003年开始统计这两种出让方式,因此数据跨度为2003-2012年,每种方式的土地出让价格等于每种方式的土地出让总额与出让面积之比。
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Research on the Chinas Land Remise Income and Remise Price during the Transitional Period
——Based on the perspective of fiscal decentralization and economic goals
NIE LEI 1,GUO Zhongxing 1,ZHONG Guohui2, LU Jiemin3
(1.College of Public Administration, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China;
2.Department of Public Administration, Jiangxi Provincial Committee Party School of CPC, Nanchang, 330003, China ;3.School of Statistics,Zhejiang Gongshang University Hangzhou 310018, China)
Abstract:In view of the current outstanding problem of "land finance", the article used the provincial panel data during 1998-2012, constructed a panel data model, empirical analysis of whether the transition of China's land size and price by the common effect of fiscal decentralization and economic target assessment. The paper concludes that, in under the fiscal decentralization, local government to obtain the balance of payments through the sale of more land, leading to a rapid rise in scale and transferring price; in the economic target assessment, the local government will take industrial and commercial mixed remise means, which lead the land price through agreement sale is different greatly from the land price through " Bid Invitation, Auction and Listing ". In addition, the empirical results also show that house prices and the regional market openness is also the important factors influencing the scale of land transfer. Finally, based on these, the article puts forward some suggestions.
Keywords:Land Remise Income;Fiscal Decentralization;Economic Assessment;Panel Data